Hadoop练习测试题附答案（一）

第页Hadoop练习测试题附答案1.启动Hadoop集群的顺序是()。

①start-dfs.sh

②start-yarn.sh

③mr-jobhistory-daemon.shstarthistoryserverA、①②③B、②①③C、③②①D、③①②【正确答案】：A2.在Hive中创建数据库的语法格式中，用于指定数据库名称的是()。A、CREATEB、DATABASEC、database_nameD、COMMENT【正确答案】：C解析：

CREATE用于创建操作，DATABASE用于限定创建数据库，COMMENT用于添加数据库注释，而database_name才是表示创建数据库的名称，在CREATE(DATABASE|SCHEMA)[IFNOTEXISTS]database_name语法中明确了其作用。3.在Hadoop中，使用()命令格式化NameNode。A、hdfsnamenode–formatB、start-format.shC、start-mapred.shD、hadoopjob-historyoutdir【正确答案】：A4.数据仓库的目的是构建面向()的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持。A、操作B、分析C、存储D、传输【正确答案】：B解析：

数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，用于存储、分析、报告数据，其分析结果为企业提供决策支持，而不是面向操作、存储或传输。5.在MapReduce中，Driver类的主要作用不包括以下哪项?A、指定Mapper和Reducer类B、设置作业名C、提交MapReduce作业D、处理输入输出数据【正确答案】：D解析：

Driver类的主要作用是指定Mapper和Reducer类、设置作业名和提交MapReduce作业，而不直接处理输入输出数据。6.在Linux虚拟机下安装Java时，使用的JDK安装包格式为()。A、.exeB、.tar.gzC、.msiD、.rpm【正确答案】：D解析：

文档中详细描述了在Linux虚拟机下安装Java的过程，上传的JDK安装包为jdk-8u281-linux-x64.rpm，因此使用的是.rpm格式的安装包。.exe格式通常用于Windows系统的安装程序，.tar.gz格式一般是压缩包，需要解压后再进行安装配置，.msi格式也是Windows系统下的安装包格式，均不符合在Linux系统下安装Java的要求。7.Hive是一款建立在()之上的开源数据仓库系统。A、HadoopB、SparkC、MySQLD、HBase【正确答案】：A解析：

ApacheHive是建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可将Hadoop文件中的数据文件映射为数据库表，并基于表提供类似SQL的查询模型。8.如何设置Map输出键的类型?A、setMapOutputKeyClass()B、setOutputKeyClass()C、setKeyClass()D、setOutputValueClass()【正确答案】：A解析：

setMapOutputKeyClass()方法用于设置Map阶段输出键值对中键的类型。9.Hive中创建内部表时，若数据文件已存在于指定路径，()。A、会报错B、直接使用该文件数据C、会将数据文件移动到默认路径D、会复制一份数据文件到默认路径【正确答案】：B解析：

Hive创建内部表时，若指定路径有数据文件，会直接使用该文件数据，而不是报错、移动或复制数据文件到默认路径(除非有特殊配置或操作)。10.以下是一段HiveQL代码片段:

```sql

INSERTOVERWRITETABLEresult_table

SELECTuser_id,AVG(order_amount)ASavg_amount

FROMorder_table

GROUPBYuser_id

HAVINGAVG(order_amount)>100;

```

这段代码的功能是:A、将订单表(order_table)中所有用户的平均订单金额计算出来，插入到结果表(result_table)中B、从订单表(order_table)中筛选出平均订单金额大于100的用户，计算他们的平均订单金额，并将结果插入到结果表(result_table)中，覆盖原有数据C、计算订单表(order_table)中每个用户的订单金额总和，筛选出总和大于100的用户，将其用户ID和平均订单金额插入到结果表(result_table)中D、将订单表(order_table)中每个用户的订单金额进行排序，取平均订单金额大于100的用户，将其用户ID和平均订单金额插入到结果表(result_table)中【正确答案】：B解析：

代码首先从订单表(order_table)中根据用户ID进行分组(GROUPBYuser_id)，计算每个用户的平均订单金额(AVG(order_amount))，然后通过HAVING子句筛选出平均订单金额大于100的用户，最后使用INSERTOVERWRITETABLE将结果插入到结果表(result_table)中，覆盖原有数据;A选项没有筛选条件;C选项计算的是总和而非平均金额;D选项没有排序操作。###趋势判断型(基于Hive发展趋势选择)11.MapReduce的执行流程中，哪个阶段负责“拆分”?A、Map阶段B、Reduce阶段C、Shuffle阶段D、Sort阶段【正确答案】：A解析：

Map阶段负责“拆分”，即把复杂任务分解为若干个简单的子任务来并行处理。12.以下哪个命令用于统计某个路径下的目录，文件及字节数?A、hadoopfs-countB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm【正确答案】：A解析：

hadoopfs-count统计某个路径下的目录，文件及字节数。13.使用()命令可以在HDFS上创建一个/Tipdm/Hadoop目录。A、hdfsdfs-mkdir/Tipdm/HadoopB、hdfsdfsmkdir-C/Tipdm/HadoopC、hdfsdfs-mkdir-p/Tipdm/HadoopD、hdfsdfsmkdir/Tipdm/Hadoop【正确答案】：C14.以下哪个命令用于移动文件?A、hadoopfs-mvB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm【正确答案】：A解析：

hadoopfs-mv将文件从源路径移动到目标路径。15.在Hive中，当创建一个分区表并加载数据后，数据在HDFS上的存储布局是()。A、所有数据存储在一个文件中，分区信息存储在元数据中B、每个分区对应一个文件夹，数据文件存储在相应分区文件夹下C、数据随机分布在HDFS上，分区信息通过索引指向数据位置D、数据按照行存储在不同的文件中，分区字段作为文件名的一部分【正确答案】：B解析：

Hive分区表在HDFS上的存储布局是每个分区对应一个文件夹，数据文件存储在相应分区文件夹下，这样便于根据分区快速定位和管理数据;不是所有数据在一个文件，也不是随机分布或按行存储且分区字段作文件名一部分。###数据类型特性应用16.如何向作业添加输入路径?A、addInputPath()B、setInputPath()C、addInputFormat()D、setInputFormat()【正确答案】：A解析：

FileInputFormat.addInputPath()方法用于向作业添加输入路径，这是指定Map阶段输入数据来源的方法。17.在Hive中，对一个大表(数据量达到数十亿行)进行查询操作，如果要提高查询性能，以下哪种操作对性能提升最不明显?A、对查询涉及的字段建立合适的索引(如果支持)B、根据查询条件对大表进行分区，查询时只扫描相关分区的数据C、增加集群中DataNode的数量，但不调整其他相关配置D、优化查询语句，避免使用复杂的嵌套子查询和全表扫描操作【正确答案】：C解析：

增加DataNode数量本身并不一定会直接提升查询性能，还需要考虑数据分布、网络带宽、任务调度等诸多因素，且如果不调整其他相关配置，可能无法充分利用新增节点资源;建立索引、分区表和优化查询语句都是针对查询性能优化的常见有效方法，对提升大表查询性能有明显作用。18.使用MapReduce查询某个部门中薪资最高的员工姓名，如果输出结果的格式为“薪资员工姓名”，例如“8000Alice”(假设薪资均为整数)，那么输出键值对格式应该为()。A、job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);job.setOutputValueClass(Text.class);B、job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);job.setOutputValueClass(LongWritable.

Class);C、job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);D、job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(FloatWritable.class);【正确答案】：A19.Driver类中用于创建Job对象的方法是?A、Job.getInstance()B、Job.create()C、Job.newInstance()D、Job.build()【正确答案】：A解析：

在Driver类中，Job.getInstance()方法用于创建一个新的Job对象，这是设置作业属性和提交作业的前提。20.在MapReduce的Map阶段，数据切片默认大小与哪个参数相等?A、BlocksizeB、FilesizeC、MemorybuffersizeD、Splitsize【正确答案】：A解析：

默认Splitsize=Blocksize(128M)，每一个切片由一个MapTask处理。21.Hive的查询语言是()。A、SQLB、HQLC、PythonD、Java【正确答案】：B解析：

Hive基于表提供了一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言(HQL)，用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。22.在Hive中有两张表，用户表(user_table)包含用户ID(user_id)、用户名(user_name)等字段，订单表(order_table)包含订单ID(order_id)、用户ID(user_id)、订单金额(order_amount)等字段。要查询每个用户的总订单金额，以下哪种HiveQL语句是正确的?A、SELECTuser_name,SUM(order_amount)FROMuser_tableJOINorder_tableONuser_table.user_id=order_table.user_idGROUPBYuser_nameB、SELECTuser_id,SUM(order_amount)FROMuser_tableJOINorder_tableGROUPBYuser_idC、SELECTuser_name,order_amountFROMuser_tableJOINorder_tableONuser_table.user_id=order_table.user_idD、SELECTuser_id,MAX(order_amount)FROMuser_tableJOINorder_tableONuser_table.user_id=order_table.user_idGROUPBYuser_id【正确答案】：A解析：

要查询每个用户的总订单金额，需要通过用户ID将用户表和订单表进行关联(使用JOINON条件)，然后根据用户名进行分组(GROUPBYuser_name)，并计算每个用户的订单金额总和(SUM(order_amount));B选项没有正确关联条件且分组字段不准确;C选项没有计算总金额;D选项计算的是每个用户的最大订单金额，而不是总金额。###原理应用型(基于Hive原理选择操作)23.以下哪个命令用于将文件从本地目录上传到分布式文件系统指定目录中?A、hadoopfs-getB、hadoopfs-putC、hadoopfs-rmD、hadoopfs-du【正确答案】：B解析：

hadoopfs-put将文件从本地目录上传到分布式文件系统指定目录中。24.MapReduce编程主要包含哪三个类?A、Mapper、Reducer、DriverB、Reader、Writer、SorterC、InputFormat、OutputFormat、PartitionerD、Combiner、Partitioner、InputFormat【正确答案】：A解析：

MapReduce编程主要包含Mapper类、Reducer类和Driver类。25.以下不属于Hadoop配置文件的是()。A、hadoop-site.xmlB、hdfs-site.xmlC、mapred-site.xmlD、core-site.xml【正确答案】：A26.MapReduce是一种什么类型的计算框架?A、集中式计算B、分布式计算C、云计算D、边缘计算【正确答案】：B解析：

MapReduce是一种编程模型和处理大量数据的分布式计算框架。27.WordCount案例中，Map阶段的核心是什么?A、对输入数据进行排序B、对输入数据进行过滤C、把输入的数据经过切割，全部标记1D、合并相同的key【正确答案】：C解析：

CWordCount案例中，Map阶段的核心是把输入的数据经过切割，全部标记1，因此28.仅查看集群在线节点的基本信息可以使用()命令。A、hdfsdfsadmin-reportB、hdfsdfsadmin-report-liveC、hdfsdfsadmin-report-deadD、hdfsdfsadmin-report-decommissioning【正确答案】：B29.Hive中默认的执行引擎是()。A、MapReduceB、TezC、SparkD、自身执行引擎【正确答案】：A解析：

Hive底层执行引擎使用的是Hadoop的MapReduce框架，虽然也可以使用Tez、Spark等执行引擎，但默认是MapReduce。30.随着大数据技术的不断发展，Hive在数据仓库领域的应用越来越广泛。以下关于Hive未来发展趋势的预测中，不太可能的是:A、Hive将不断优化其执行引擎，提高查询性能，减少与传统关系型数据库在执行效率上的差距B、Hive会逐渐放弃对Hadoop生态系统的依赖，独立发展成为一个全新的数据处理平台C、Hive将增加更多与机器学习、人工智能相关的功能，以满足数据分析领域不断增长的需求D、Hive在数据安全和隐私保护方面会不断加强，提供更完善的安全机制【正确答案】：B解析：

Hive是基于Hadoop构建的数据仓库系统，其优势很大程度上依赖于Hadoop生态系统，如HDFS存储和MapReduce计算框架等，它不太可能放弃这种依赖而独立发展;不断优化执行引擎提高性能、增加与机器学习等相关功能以及加强数据安全都是符合大数据技术发展需求和趋势的。###架构理解型(根据架构特点选择操作)31.Hive中修改表结构时，使用()关键字添加列。ADDCOLUMNB、INSERTCOLUMNC、UPDATECOLUMND、CHANGECOLUMN【正确答案】：A解析：

在Hive中使用ADDCOLUMN关键字来添加列到表结构中，INSERTCOLUMN、UPDATECOLUMN不是正确的修改表结构添加列的关键字，CHANGECOLUMN主要用于修改列名等操作。32.以下哪个方法不是Reducer类中的方法?A、setup()B、reduce()C、cleanup()D、map()【正确答案】：D解析：

Reducer类中通常包含setup()、reduce()和cleanup()方法，但不包含map()方法，map()方法是Mapper类的一部分。33.以下哪个命令用于向hdfs上的文件追加内容?A、hadoopfs-appendToFileB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm【正确答案】：A解析：

hadoopfs-appendToFile向hdfs上的文件追加内容。34.HDFS中的文件在物理上是分块存储的，块的大小可以通过哪个配置参数来规定?A、dfs.blocksizeB、dfs.filesizeC、dfs.chunksizeD、dfs.metadatasize【正确答案】：A解析：

PPT中提到块的大小可以通过配置参数来规定，参数位于hdfs-default.xml中:dfs.blocksize。35.在Hive中，要计算一个表中某列数据的移动平均值(即当前行及前几行数据的平均值)，应该使用以下哪种方式()。A、自定义UDF(用户定义函数)来实现移动平均计算B、使用内置的聚合函数结合窗口函数来实现C、将数据导出到其他工具(如Python环境)计算移动平均值后再导入HiveD、Hive不支持计算移动平均值【正确答案】：B解析：

Hive可以使用内置的聚合函数结合窗口函数来计算移动平均值，这种方式在Hive环境内高效且方便;虽然也可以自定义UDF实现，但相对复杂;导出到其他工具计算再导入增加了操作复杂性;Hive是支持计算移动平均值的。###数据存储布局理解36.在Hive数据仓库中，为了保护用户隐私，以下哪种方法不太合适()。A、对敏感数据列进行加密存储B、限制用户对敏感数据的访问权限，通过授权机制实现C、在查询结果中直接显示用户的敏感信息(如身份证号码)，但告知用户注意保密D、定期备份数据，防止数据丢失导致隐私泄露【正确答案】：C解析：

在查询结果中直接显示敏感信息是违反隐私保护原则的，即使告知用户注意保密也不能有效保护隐私;加密存储敏感数据列、限制访问权限和定期备份数据都是保护隐私和数据安全的合理方法。###数据生命周期管理37.Hive中，要将查询结果插入到一个新表中，新表()。A、必须已存在B、可以不存在，会自动创建C、不能与原表结构相同D、必须与原表在同一数据库中【正确答案】：B解析：

在Hive中使用INSERTINTO或INSERTOVERWRITE将查询结果插入新表时，新表可以不存在，Hive会根据查询结果的结构自动创建新表;新表可以与原表结构相同，也不一定必须与原表在同一数据库中。38.在Hive中执行一个复杂的多表连接查询，发现查询速度很慢。以下哪种优化策略最有可能提高查询速度()。A、增加集群中节点的内存容量B、对连接的表提前进行排序C、将连接操作转换为子查询D、合理设置MapReduce任务的参数，如调整Map和Reduce任务的数量【正确答案】：D解析：

合理设置MapReduce任务参数，根据数据量和节点资源情况调整Map和Reduce任务数量，可以优化任务执行效率，提高查询速度;增加内存容量不一定能直接解决查询慢的问题，且可能成本较高;提前排序不一定能有效优化多表连接查询;将连接操作转换为子查询可能会使查询更复杂，不一定提高速度。###数据一致性判断39.在Hive数据仓库中，以下哪种数据备份与恢复策略不太合理()。A、定期对Hive表数据进行全量备份到HDFS的其他目录B、只备份元数据，不备份数据文件，认为数据文件可以随时重新生成C、采用增量备份方式，只备份新增或修改的数据D、制定备份计划，定期进行备份测试，确保恢复操作的有效性【正确答案】：B解析：

只备份元数据而不备份数据文件是不合理的，一旦数据文件丢失或损坏，可能无法重新生成或恢复成本极高;全量备份、增量备份以及制定备份计划并测试都是合理的数据备份与恢复策略。###数据仓库性能监控40.使用Hadoop官方的示例程序包hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar中的wordcount模块，对HDFS上的/opt/data.txt文件进行单词计数，将结果保存至HDFS的/Tipdm/Hadoop目录下，下列命令正确的是()。A、hadoopjar\

$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar

Wordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/B、hadoopdfs\

$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar

Wordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/C、hdfs-jar\

$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar

Wordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/D、hdfsdfs\

$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.4.jar

Wordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/【正确答案】：A41.Hive中查询语句中，用于指定查询条件的是()。A、FROMB、WHEREC、GROUPBYD、ORDERBY【正确答案】：B解析：

WHERE关键字在查询语句中用于指定查询条件，FROM指定查询的表，GROUPBY用于分组，ORDERBY用于排序。42.Hadoop3.x的HDFS的监控服务，默认是通过NameNode的()端口访问的。A、9000B、8088C、8020D、9870【正确答案】：D43.使用Xmanager远程连接Linux虚拟机前，需要修改VMwareWorkstation的虚拟网络，将VMnet8的子网IP修改为()。A、B、C、D、【正确答案】：B解析：

文档中明确指出在使用Xmanager远程连接前，要将VMware的虚拟网络VMnet8的子网IP修改为，以确保虚拟机处于同一子网内，便于远程连接和后续的Hadoop集群配置。其他选项的IP地址不符合文档中的设置要求。44.Hive中使用()语句可以添加或删除表的分区。ALTERTABLEB、DROPTABLECREATETABLED、MODIFYTABLE【正确答案】：A解析：

使用ALTERTABLEADDPARTITION向表中添加分区，ALTERTABLEDROPPARTITION删除表的分区;DROPTABLE用于删除整个表;CREATETABLE用于创建表;MODIFYTABLE不是Hive中用于添加或删除分区的语法。45.在Hive数据仓库中，有一个外部表和一个内部表关联查询。如果外部表的数据文件在外部被修改，以下关于查询结果的说法正确的是()。A、查询结果始终保持一致，不受外部表数据文件修改影响B、下次查询时，查询结果会自动更新反映外部表数据文件的修改C、查询结果可能会不一致，需要手动刷新元数据或重新加载外部表数据才能保证结果准确D、Hive不支持外部表和内部表的关联查询【正确答案】：C解析：

外部表数据文件在外部修改后，Hive元数据不会自动感知到变化，查询结果可能会不一致，需要手动采取措施如刷新元数据或重新加载外部表数据;查询结果会受影响，不会始终一致;不会自动更新结果;Hive支持外部表和内部表关联查询。###函数应用场景46.Hive中数据装载操作，若指定LOCAL关键字，数据文件将从()复制至目标文件系统。A、HDFSB、本地文件系统C、远程服务器D、分布式文件系统【正确答案】：B解析：

如果有LOCAL关键字，filepath为本地文件系统的路径，Hive会将本地文件系统中的文件复制至目标文件系统中(由表的位置属性决定);若没有指定LOCAL关键字，filepath指向的需要是一个完整的URI，Hive会直接使用该URI对应的文件内容移动至Hive表所指定的路径中。47.在Hive数据仓库和传统关系型数据库(如MySQL)中，关于数据更新操作，以下说法正确的是:A、Hive和传统关系型数据库都支持高效的行级数据更新操作B、Hive支持高效的行级数据更新操作，传统关系型数据库不支持C、传统关系型数据库支持高效的行级数据更新操作，Hive默认不支持，需要额外配置且效率相对较低D、Hive和传统关系型数据库都不支持数据更新操作【正确答案】：C解析：

传统关系型数据库如MySQL支持高效的行级数据更新操作，这是其常见功能之一;而Hive默认未开启支持单条更新操作，若要使用更新操作需要在配置文件中添加配置，且相比传统数据库其更新操作效率较低，因为Hive主要用于大数据集的批量处理和分析。48.在MapReduce编程中，Reducer类的输入来自哪里?A、直接来自输入文件B、来自Mapper类生成的中间输出C、来自Driver类的设置D、来自Shuffle阶段的输出【正确答案】：B解析：

mapper生成的中间输出会提供给reducer。49.在Hive中，视图是()。A、可更新的B、只读的C、可删除的D、可插入数据的【正确答案】：B解析：

Hive的视图是只读的，依赖的基本表数据增加不会影响视图呈现，但如果删除基本表会出现问题，视图本身不可更新、插入数据(虽然可以通过特殊方式间接更新，但本质上视图设计为只读)，也不是专门用于删除操作的。50.MapReduce框架中，哪个类负责设置作业并提交任务?A、Mapper类B、Reducer类C、Driver类D、Combiner类【正确答案】：C解析：

Driver类负责设置MapReduce作业，并在Hadoop中运行，包括设置Mapper和Reducer类以及作业名，并提交任务。51.在Hive数据仓库应用中，为了更好地展示数据分析结果，需要与数据可视化工具集成。以下哪个不是常见的数据可视化工具与Hive集成的方式()。A、通过JDBC连接Hive，将查询结果导出到可视化工具中进行展示B、使用Hive的内置可视化功能直接生成图表C、将Hive数据导出为特定格式(如CSV)，然后导入到可视化工具中D、利用中间层(如HiveServer2)提供数据服务，可视化工具连接中间层获取数据【正确答案】：B解析：

Hive本身没有强大的内置可视化功能直接生成复杂图表;通过JDBC连接、导出数据为特定格式或利用中间层提供数据服务都是常见的与可视化工具集成的方式。###数据备份与恢复策略52.以下哪个命令用于查看文件内容?A、hadoopfs-catB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm【正确答案】：A解析：

hadoopfs-cat查看文件内容。53.KeyValueTextInputFormat的默认分隔符是什么?A、空格B、逗号C、制表符(\t)D、换行符【正确答案】：C解析：

KeyValueTextInputFormat的每一行均为一条记录，被分隔符分割为key，value。默认分隔符是制表符(\t)。54.设置虚拟机固定IP时，需要将网络配置文件ifcfg-ens33中的BOOTPROTO的值修改为()。A、dhcpB、noneC、bootpD、static【正确答案】：D解析：

当要为虚拟机设置固定IP时，应将BOOTPROTO的值修改为static，这样才能手动配置IP地址、子网掩码等网络信息。而dhcp是通过动态主机配置协议获取地址，none表示不使用任何协议，bootp是使用引导程序协议获取地址，均不符合固定IP设置的要求。55.下列关于HDFS的说法正确的是（）。A、NameNode负责HDFS中的数据存储B、DataNode负责HDFS中的数据存储C、SecondaryNameNode通常与NameNode在一个节点启动D、元数据指的是文件实际的数据【正确答案】：B56.配置Hadoop时，下列配置文件中包含JAVA_HOME变量的是()。A、hadoop-default.xmlB、hadoop-env.shC、hadoop-site.xmlD、configuration.xs【正确答案】：B57.Fsimage文件是什么?A、HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，包含所有目录和文件inode的序列化信息B、存放HDFS文件系统的所有更新操作的路径C、记录DataNode的心跳信息D、用于存储文件数据内容【正确答案】：A解析：

Fsimage文件是HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，包含相关序列化信息。58.配置本地YUM源时，需要将CentOS-Media.repo文件中的baseurl的值修改为()。A、/centos/7/os/x86_64/B、file:///media/C、/7.8.2003/os/x86_64/D、/centos/7/os/x86_64/【正确答案】：B解析：

在配置本地YUM源的操作步骤中，明确说明要将CentOS-Media.repo文件中的baseurl的值修改为file:///media/，以便从本地媒体(如挂载的光盘镜像)获取软件包。其他选项的URL地址不符合本地YUM源配置的要求，分别指向了阿里云镜像、CentOS官方Vault仓库和FTP镜像等不同的源地址。59.如何设置作业使用的Java类?A、setJarByClass()B、setMapperClass()C、setReducerClass()D、setJobName()【正确答案】：A解析：

setJarByClass()方法用于指定作业使用的Java类，这通常是包含Driver类的类。60.关于YARN，下列说法正确的是（）。A、YARN是Hadoop的资源管理器B、YARN是Hadoop的数据处理层C、YARN是开源数据仓库系统，用于查询和分析存储在Hadoop中的大型数据集D、以上选项都不对【正确答案】：A61.在MapReduce程序中，Mapper类中的方法有()。A、startup()、map()、end()B、startup()、run()、end()C、setup()、end()、map()D、setup()、map()、cleanup()【正确答案】：D62.MapReduce中的Driver类通常包含哪个方法?A、map()B、reduce()C、main()D、partition()【正确答案】：C解析：

Driver类通常包含main()方法，这是MapReduce程序的入口点，用于初始化设置并提交作业。63.在MapReduce的Partition分区中，默认分区是根据什么对ReduceTasks个数取模得到的?A、key的hashCodeB、value的hashCodeC、key和value的hashCode之和D、key和value的hashCode之差【正确答案】：A解析：

默认分区是根据key的hashCode对ReduceTasks个数取模得到的。64.在Hive的分区表中，分区字段的作用是()。A、存储实际数据内容B、提高数据存储安全性C、便于数据查询时快速定位D、控制数据写入权限【正确答案】：C解析：

分区字段在Hive分区表中的主要作用是便于数据查询时快速定位到特定分区的数据，提高查询效率，它不存储实际数据内容、不提高存储安全性也不控制数据写入权限。65.在YARN中，负责给应用分配资源的是()。A、ResourceManagerB、NodeManagerC、ApplicationMasterD、Scheduler【正确答案】：D解析：

在YARN中，负责给应用分配资源的是Scheduler，它是ResourceManager的核心组件之一，所以答案选D。66.下列可以下载HDFS上的/user/root/live.txt文件至Linux本地的/opt目录下的命令是()。A、hdfsdfs-get/user/root/live.txt/opt/B、hdfsdfs-download/user/root/live.txt/opt/C、hdfsdfs-put/user/root/live.txt/opt/D、hdfsdfs-move/user/root/live.txt/opt/【正确答案】：A67.在Hive数据仓库中，为了保证数据质量，以下哪种做法不太有效()。A、在数据加载到Hive表之前，进行数据清洗和验证，去除无效或错误数据B、定期对数据进行一致性检查，如检查不同表之间相关数据的一致性C、只依赖Hive的内置函数进行数据处理，不进行额外的数据质量监控D、建立数据质量监控指标体系，实时监测数据质量状况【正确答案】：C解析：

只依赖内置函数而不进行额外的数据质量监控无法全面保障数据质量，数据加载前清洗验证、定期一致性检查和建立监控指标体系都是有效的数据质量保障措施。###数据可视化集成68.HDFS的副本机制中，副本数由哪个参数控制?A、dfs.replicationB、dfs.copyC、dfs.backupD、dfs.duplicate【正确答案】：A解析：

副本数由参数dfs.replication控制，默认值是3。69.用户提交的每个应用程序均包含一个()，负责程序内部各阶段的资源申请和监督执行情况。A、NodeManagerB、ApplicationMasterC、ResourceManagerD、Container【正确答案】：B解析：

ApplicationMaster是用户提交的每个应用程序中包含的角色，负责程序内部各阶段的资源申请，监督程序的执行情况，所以答案选B。70.在Hive中使用LOADDATA语句加载数据时，以下哪种情况可能导致加载性能较低()。A、加载的数据文件在本地文件系统，且与Hive服务在同一节点B、加载的数据文件已经在HDFS上，且与目标表在同一目录结构下C、加载的数据文件较大，且没有进行任何预处理(如压缩)D、加载的数据文件格式与目标表定义的格式完全匹配【正确答案】：C解析：

加载较大且未预处理的数据文件时，由于数据量大且未优化(如压缩可减少传输和存储开销)，可能导致加载性能较低;数据文件在本地且与Hive服务在同一节点或在HDFS上且与目标表目录结构合理以及格式匹配都有利于提高加载性能。###数据查询效率对比71.在驱动类中，需要使用()方法设置输出数据的格式。A、setJarByClass()B、setOutputKeyValueClass()C、setInputFormatClass()D、setOutputFormatClass()【正确答案】：D72.在安装Linux虚拟机时，选择客户机操作系统版本为()。A、CentOS632位B、CentOS764位C、Ubuntu18.0464位D、Windows1064位【正确答案】：B解析：

在创建Linux虚拟机的过程中，明确选择的客户机操作系统版本是CentOS764位，这是根据后续安装和配置Hadoop集群的需求以及文档中指定的操作步骤所确定的。其他选项如CentOS632位、Ubuntu18.0464位和Windows1064位均不符合文档中的安装要求。73.在CentOS7.8的Linux系统中，使用()命令可以查看某个虚拟机的IP地址。A、servicenetworkrestartB、ipaddrC、servicenetworkstartD、Ip【正确答案】：B74.数据仓库的数据具有以下哪个特征()。A、易失性B、面向事务C、非集成性D、时变性【正确答案】：D解析：

数据仓库的数据具有时变性，包含各种粒度的历史数据，且数据需要随着时间更新以适应决策需要;数据仓库是非易失性的，数据稳定且不会轻易改变;数据仓库是面向主题的，而非面向事务;数据仓库具有集成性，会对分布在多个系统中的数据进行统一与综合。75.下列关于YUM命令的options选项说法错误的是()。A、-h:显示帮助信息B、-y:对所有的提问都回答“yes”C、-c:指定配置文件D、-d:删除文件【正确答案】：D76.在Hive中，执行查询时出现“SemanticException”异常，可能的原因是()。A、网络连接问题B、Hive服务未启动C、SQL语法错误或语义逻辑错误D、数据文件损坏【正确答案】：C解析：

“SemanticException”通常表示SQL语法错误或语义逻辑错误，如使用了错误的关键字、表名不存在、查询条件不合理等;网络连接问题可能导致连接相关异常，Hive服务未启动会有启动相关错误提示，数据文件损坏可能导致数据读取错误等其他类型异常。77.以下哪个方法不是Mapper类中的方法?A、setup()B、map()C、cleanup()D、reduce()【正确答案】：D解析：

Mapper类中通常包含setup()、map()和cleanup()方法，但不包含reduce()方法，reduce()方法是Reducer类的一部分。78.在MapReduce编程中，哪个类负责设置MapReduce作业，并在Hadoop中运行?A、Mapper类B、Reducer类C、Driver类D、WordCount类【正确答案】：C解析：

Driver类负责设置MapReduce作业，并在Hadoop中运行。79.MapReduce的核心原理由哪两个阶段组成?A、Map和ReduceB、Split和MergeC、Load和StoreD、Input和Output【正确答案】：A解析：

MapReduce的核心原理由Map(映射)和Reduce(规约)两个阶段组成。80.已知Hive的数据存储在HDFS上，其执行查询时会将HiveQL转换为MapReduce任务执行。当执行一个复杂的多表关联查询时，如果希望提高查询效率，以下哪种方法不太合理?A、合理设计表结构，如对经常关联的字段建立合适的索引(如果支持)B、根据数据特点和查询需求，对表进行分区或分桶操作C、直接在Hive中编写复杂的HiveQL语句，不做任何优化，依赖Hive自动优化执行计划D、调整MapReduce任务的相关参数，如增加Reduce任务的数量(在合理范围内)【正确答案】：C解析：

虽然Hive会自动优化执行计划，但对于复杂的多表关联查询，仅依赖自动优化往往不能达到最佳效率;合理设计表结构建立索引(若支持)可以加速数据检索;分区和分桶操作有助于快速定位和处理数据;调整MapReduce任务参数如Reduce数量在合理范围内也可能提高效率。###实际案例型(根据案例场景选择最佳方案)81.WordCount案例中，Reduce阶段的核心是什么?A、对输入数据进行排序B、对输入数据进行过滤C、对所有的1进行累加求和D、合并相同的key【正确答案】：C解析：

WordCount案例中，Reduce阶段的核心是处理shuffle完的一组数据，对所有的1进行累加求和，得到单词的总数。82.在Driver类中，哪个方法用于设置作业不使用Reducer?A、setNumReduceTasks(0)B、setReducerClass(null)C、disableReduce()D、unsetReducer()【正确答案】：A解析：

setNumReduceTasks(0)方法用于设置作业不使用Reducer，即作业只有Map阶段。83.在HDFS中，哪个节点负责维护文件系统的namespace名称空间?A、DataNodeB、SecondaryNameNodeC、NamenodeD、JournalNode【正确答案】：C解析：

Namenode负责维护文件系统的namespace名称空间，这是Namenode的主要职责之一。84.Apache版本YARN默认使用的调度器是()。A、FIFOSchedulerB、CapacitySchedulerC、FairSchedulerD、以上都不是【正确答案】：B解析：

Apache版本YARN默认使用CapacityScheduler，所以答案选B。85.在Hive中，下列关于桶表的描述错误的是()。A、桶表可以提高查询处理效率B、桶表是针对某一列进行组织的C、桶表的分区是以文件夹的形式存在D、桶表可以使取样更高效【正确答案】：C解析：

桶表是更为细粒度的数据范围划分，针对某一列进行桶的组织，能获得更高的查询处理效率且使取样更高效;而分区表的分区是以文件夹的形式存在，C选项描述的是分区表的特征，不是桶表。86.YARN集群中的主角色，决定系统中所有应用程序之间资源分配最终权限的是()。A、NodeManagerB、ApplicationMasterC、ResourceManagerD、Client【正确答案】：C解析：

ResourceManager是YARN集群中的主角色，负责决定系统中所有应用程序之间资源分配的最终权限，所以答案选C。87.在Hive数据仓库中，关于数据生命周期管理，以下说法正确的是()。A、数据一旦加载到Hive表中，就会一直存储，直到手动删除B、可以根据数据的重要性和使用频率，设置数据的过期时间，自动清理过期数据C、Hive会自动根据数据的访问时间，定期删除长时间未访问的数据D、数据生命周期管理只与数据存储容量有关，与数据的业务价值无关【正确答案】：B解析：

在Hive中可以根据业务需求，依据数据重要性和使用频率等设置数据过期时间，自动清理过期数据，实现数据生命周期管理;数据不是加载后就一直存储，Hive不会自动根据访问时间删除未访问数据，数据生命周期管理与业务价值密切相关，不仅仅是存储容量问题。###集群资源分配与管理88.在Hive中有两个表，表A有100万行数据，表B有10万行数据，且两个表都有一个共同的字段用于连接。如果要执行一个连接查询，以下哪种连接方式可能效率最高()。A、先对表A和表B分别进行全表扫描，然后在内存中进行连接操作B、使用Map端连接(Map-sidejoin)，将小表B加载到内存中与大表A进行连接C、使用Reduce端连接(Reduce-sidejoin)，通过网络传输数据进行连接D、先将表A和表B按照连接字段进行排序，然后再进行连接【正确答案】：B解析：

当一个表较小(如这里的表B)时，使用Map端连接将小表加载到内存中与大表连接，可以减少网络传输和Reduce阶段的计算量，提高查询效率;全表扫描然后内存连接对于大数据量表效率低;Reduce端连接网络传输开销大;排序后连接不一定比Map端连接效率高，且排序本身也有开销。###数据仓库架构演变89.某互联网公司有海量的用户行为日志数据存储在Hadoop文件系统中，每天的数据量达到数TB级别。现在需要对这些数据进行分析，统计每个用户每天的操作次数，并按照操作次数进行排序，找出操作最频繁的前100名用户。以下哪种Hive操作方案最适合?A、每天将新的用户行为日志数据加载到一个普通的Hive表中，然后在查询时使用复杂的嵌套子查询来计算每个用户每天的操作次数并排序B、创建一个外部表指向用户行为日志数据，使用分区表按日期进行分区，然后编写HiveQL查询，先按用户和日期分组计算操作次数，再排序取前100名C、将所有用户行为日志数据一次性加载到一个内部表中，然后使用Hive的窗口函数计算每个用户每天的操作次数，最后排序取前100名D、先使用其他工具对数据进行预处理，将每天每个用户的操作次数计算好并存储为新文件，再将这些文件加载到Hive表中进行排序查询【正确答案】：B解析：

创建外部表并按日期分区，可以方便管理和快速定位每天的数据，先分组计算操作次数再排序取前100名是合理的分析流程;每天加载到普通表并使用复杂嵌套子查询效率低且不便于管理大量数据;一次性加载所有数据到内部表对于海量数据可能存在性能问题且窗口函数对于这种大规模计算也可能效率不高;使用其他工具预处理增加了系统复杂性且失去了Hive直接处理大数据集的优势。###代码理解型(分析代码片段功能)90.Hive中创建桶表时，CLUSTEREDBY子句指定的列用于()。A、确定桶的数量B、对数据进行排序C、计算桶的存储位置D、选择桶的存储格式【正确答案】：C解析：

CLUSTEREDBY子句指定的列用于对列值进行哈希计算后，除以桶的个数求余，最终决定该条记录存放在哪个桶当中，即计算桶的存储位置;确定桶的数量用INTOnum_bucketsBUCKETS;排序用SORTEDBY;存储格式用STOREDAS指定。91.在Hive中，创建数据库时若不指定LOCATION，默认存储在()路径下。A、/user/hive/warehouse/db_name.db/B、/hive/database/C、/tmp/hive/D、/user/hive/data/【正确答案】：A解析：

默认情况下，Hive创建的数据库存储在/user/hive/warehouse/db_name.db/路径下，其他选项不是默认存储路径。92.以下哪种调度器是Hadoop1.x中JobTracker原有的调度器实现，在YARN中保留下来的?()A、FIFOSchedulerB、CapacitySchedulerC、FairSchedulerD、以上都不是【正确答案】：A解析：

FIFOScheduler是Hadoop1.x中JobTracker原有的调度器实现，在YARN中保留了下来，所以答案选A。93.在MapReduce中，哪个类负责将Map的输出结果进行合并处理?A、Mapper类B、Reducer类Combiner类D、Partitioner类【正确答案】：C解析：

Combiner类继承自Reducer，它的任务是在Map输出结果传递给Reduce之前进行合并或计算，以精简数据。94.在MapReduce的Reduce阶段，ReduceTask会主动从哪里复制拉取属于自己需要处理的数据?A、DataNodeB、NamenodeC、MapTaskD、Client【正确答案】：C解析：

ReduceTask会主动从MapTask复制拉取属于需要自己处理的数据。95.Hive采用客户端/服务器(Client/Server，C/S)模式，其元数据存储在数据库中(如MySQL或Derby)。在一个多用户的环境中，如果要确保元数据的一致性和高效访问，以下哪种做法是正确的?A、所有用户都使用内嵌模式(使用内嵌的Derby数据库)，这样每个用户都有独立的元数据存储，互不干扰B、使用直连数据库模式(如连接到MySQL)，但不对元数据进行任何管理和优化，依赖Hive自动处理并发访问C、选择远程模式，将元数据服务作为单独的服务启动，确保所有用户通过统一的元数据服务访问元数据，并对元数据服务进行适当的配置和优化D、随机选择一种模式，因为Hive的三种模式在多用户环境下对元数据的处理没有太大区别【正确答案】：C解析：

远程模式将元数据服务独立启动，便于统一管理和优化，能确保多用户环境下元数据的一致性和高效访问;内嵌模式只允许一个会话连接，不适合多用户环境;直连数据库模式虽然可共享元数据，但不进行管理和优化可能导致并发访问问题;三种模式在多用户环境下对元数据处理有明显区别，不能随机选择。###性能影响型(分析操作对性能的影响)96.以下哪个类不是WritableComparable接口的实现类?A、IntWritableB、TextC、NullWritableD、Serializable【正确答案】：D解析：

WritableComparable接口的实现类包括IntWritable、Text、NullWritable等，不包括Serializable。97.Hive中使用ALTERTABLE语句修改表名时，()。A、会同时修改表的元数据和数据存储路径B、只修改表的元数据，数据存储路径不变C、只修改数据存储路径，元数据不变D、会删除原表重新创建新表【正确答案】：B解析：

ALTERTABLE语句修改表名仅修改表的元数据，数据存储路径不会改变，不会删除原表重新创建，也不是只修改数据存储路径而元数据不变。98.下列不能将Linux本地的/opt/a.txt文件上传至HDFS的/user/root目录下的命令是()。A、hdfsdfs-copyFromLocal/opt/a.txt/user/root/B、hdfsdfs-moveFromLocal/opt/a.txt/user/root/C、hdfsdfs-put/opt/a.txt/user/root/D、hdfsdfs-copyToLocal/opt/a.txt/user/root/【正确答案】：D99.在MapReduce中，Combiner的作用是什么?A、精简压缩传给Reduce的数据B、增加Map输出的数据量C、减少Map阶段的计算D、提高Reduce阶段的计算复杂度【正确答案】：A解析：

Combiner的作用是当Map生成的数据过大时，可以精简压缩传给Reduce的数据。100.在MapReduce的Combiner合并中，Combiner组件的父类是什么?A、MapperB、ReducerC、DriverD、Partitioner【正确答案】：B解析：

Combiner组件的父类就是Reducer。1.以下哪些是HDFSShell命令中用于管理操作的常用命令?A、hadoopdfsadmin-reportB、hadoopdfsadmin-safemodeget/leave/enter/waitC、hadoopdfsadmin-refreshNodesD、hadoopfs-setrepE、hadoopfs-count【正确答案】：ABC解析：

hadoopdfsadmin相关命令用于管理文件系统，包括显示统计信息、安全模式操作和更新数据节点，而hadoopfs-setrep用于设置文件副本数，hadoopfs-count用于统计路径下信息，不属于管理操作命令类别。2.在Hive数据仓库基础上构建机器学习应用时，以下哪些步骤是常见的操作流程()。A、从Hive表中提取特征数据，根据机器学习任务需求选择合适的字段作为特征，可进行数据预处理(如归一化、离散化等)B、将提取的特征数据转换为适合机器学习算法输入的格式，如将数据转换为向量或矩阵形式C、选择合适的机器学习算法库(如ApacheMahout或SparkMLlib)，在Hive环境中或与Hive集成的环境中运行算法，训练模型D、使用训练好的模型对新数据进行预测或分类，将预测结果存储回Hive表或用于其他业务决策【正确答案】：ABCD解析：

提取特征并预处理是构建机器学习应用的基础，A正确;转换数据格式以适应算法输入，B正确;选择算法库并训练模型，C正确;使用模型预测并存储结果或用于决策，D正确。###数据仓库演进型3.Hive的系统架构组成部分包括()。A、用户接口层B、跨语言服务C、元数据存储系统D、底层驱动引擎E、底层存储【正确答案】：ABCDE解析：

Hive架构包括用户接口层(如CLI、JDBC/ODBC、HWI等)用于连接访问;跨语言服务(如Thrift)方便不同编程语言调用;元数据存储系统(如Derby或MySQL)存储元数据;底层驱动引擎实现HiveQL到MapReduce任务转化;底层存储(如HDFS)存储数据。4.Hive与传统数据库的区别体现在以下哪些方面()。A、查询语言B、数据存储C、执行引擎D、数据规模处理能力【正确答案】：ABCD解析：

Hive查询语言是HQL，传统数据库一般为SQL;Hive利用HDFS存储数据，传统数据库使用本地文件系统;Hive底层执行引擎为MapReduce等，传统数据库有自身执行引擎;Hive擅长处理海量数据集，传统数据库处理数据规模相对较小。5.以下哪些命令可以用于设置文件属性?A、hadoopfs-setfaclB、hadoopfs-setfattrC、hadoopfs-chgrpD、hadoopfs-chownE、hadoopfs-chmad【正确答案】：ABCD解析：

这些命令分别用于设置文件的访问控制列表、文件属性、文件所属组、文件所有者等属性，hadoopfs-chmad在PPT中未提及相关正确用法，属于错误命令。6.Hive中数据装载操作的特点有()。A、可以从本地文件系统加载数据B、可以从HDFS上的其他位置加载数据C、加载操作是纯复制或移动操作D、加载数据时会对数据进行转换【正确答案】：ABC解析：

数据装载操作可以指定LOCAL从本地文件系统加载数据，也可以从HDFS其他位置加载;目前装载操作主要是纯复制或移动数据到对应表位置，不对数据进行转换，所以D错误，ABC正确。7.Hive中创建外部表的优势有()。A、数据可以存储在外部系统，不移动数据B、删除表时不会删除外部数据C、可以方便地与其他外部系统共享数据D、外部表的查询性能比内部表高【正确答案】：ABC解析：

创建外部表时数据可在外部系统，不移动数据，删除表时不影响外部数据，方便与外部系统共享数据;但外部表查询性能不一定比内部表高，还取决于多种因素，如数据存储格式、查询优化等，所以D错误，ABC正确。8.YARN架构中的组件有()。A、ResourceManagerB、NodeManagerC、ApplicationMasterD、HDFS【正确答案】：ABC解析：

YARN架构中的三大组件为ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster，HDFS是Hadoop的分布式文件系统，不属于YARN架构组件，所以答案是ABC。9.YARN工作流程中涉及的交互有()。A、MR作业提交(Client-->RM)B、资源的申请(MrAppMaster-->RM)C、MR作业状态汇报(Container(Map|ReduceTask)-->Container(MrAppMaster))D、节点的状态汇报(NM-->RM)【正确答案】：ABCD解析：

在YARN工作流程中，上述四种交互均存在，所以答案是ABCD。10.在Hive中，关于分区表的描述正确的有()。A、分区表可以加快数据查询速度B、分区表的分区字段不存储实际数据内容C、分区表可以根据多个字段进行分区D、分区表只能有一级分区【正确答案】：ABC解析：

分区表通过分区字段对数据进行划分，能加快查询速度，分区字段仅用于分区管理不存储实际数据，且可以根据多个字段进行分区，分区表可以有单分区也可以有多级分区(嵌套分区)，所以D错误，ABC正确。11.Hive中修改表结构的操作包括()。A、重命名表B、添加列C、删除列D、修改列的数据类型【正确答案】：ABD解析：

Hive中可以使用ALTERTABLE语句进行重命名表(RENAMETO)、添加列(ADDCOLUMN)、修改列的数据类型(CHANGECOLUMN)等操作，但不能直接删除列，所以C错误，ABD正确。12.在TextInputFormat中，键和值分别是什么类型?A、键是LongWritable类型B、键是Text类型C、值是LongWritable类型D、值是Text类型E、键和值都是IntWritable类型【正确答案】：AD解析：

在TextInputFormat中，键是存储该行在整个文件中的起始字节偏移量，LongWritable类型，值是这行的内容，Text类型。13.以下哪些命令可以用于统计文件相关信息?A、hadoopfs-countB、hadoopfs-duC、hadoopfs-setrepD、hadoopfs-getfaclE、hadoopfs-getfattr【正确答案】：AB解析：

hadoopfs-count统计路径下目录、文件及字节数，hadoopfs-du显示目录中文件大小，而hadoopfs-setrep用于设置副本数，hadoopfs-getfacl获取访问控制列表，hadoopfs-getfattr获取文件属性，不属于统计文件相关信息命令。14.在MapReduce中，Shuffle过程包括哪些部分?A、Map端ShuffleB、Reducer端ShuffleC、Input端ShuffleD、Output端ShuffleE、全局Shuffle【正确答案】：AB解析：

Shuffle过程包括Map端Shuffle和Reducer端Shuffle。15.在Hive中执行一个复杂的数据分析任务，涉及多表关联、子查询和聚合操作，以下哪些方法可以有效优化查询性能()。A、分析查询执行计划，确定是否存在笛卡尔积等低效操作，并通过合理调整查询逻辑或添加连接条件来优化B、对于频繁使用的子查询，考虑将其结果物化(创建临时表或视图)，避免重复计算C、根据数据特点和查询需求，合理设置MapReduce任务的参数，如调整Map和Reduce任务的数量、内存分配等D、对参与关联和聚合操作的表，根据连接键和聚合字段建立合适的索引(如果支持)，提高数据检索速度【正确答案】：ABCD解析：

分析执行计划能发现低效操作并优化，A正确;物化子查询可减少重复计算，提高性能，B正确;合理设置MapReduce参数能优化任务执行，C正确;建立合适索引可加速数据检索，有助于提升复杂查询性能，D正确。###数据安全综合型16.Hive中查询语句支持的操作有()。A、条件查询(WHERE)B、分组查询(GROUPBY)C、排序查询(ORDERBY)D、连接查询(JOIN)【正确答案】：ABCD解析：

Hive查询语句支持WHERE条件筛选、GROUPBY分组、ORDERBY排序以及JOIN连接等操作，这些都是常见的查询操作功能，所以ABCD都正确。17.MapReduce的缺点包括哪些?A、不擅长实时计算B、不擅长流式计算C、不擅长DAG(有向图)计算D、不适合处理大数据E、对硬件要求高【正确答案】：ABC解析：

MapReduce不擅长实时计算、流式计算和DAG计算。它适合处理大数据，可构建在廉价机器上，对硬件要求不高。18.在HDFS中，数据块存储具有哪些特点?A、分块存储，默认大小在Hadoop2.x版本中是128MB、每个块都可以在多个DataNode上存储C、数据块存储由DataNode节点承担D、块的大小设置主要取决于磁盘传输速率E、所有数据块必须存储在同一机架的DataNode上【正确答案】：ABCD解析：

HDFS数据块存储特点包括分块存储且有默认大小、可多节点存储、由DataNode承担以及大小取决于磁盘传输速率，所有数据块并非必须存储在同一机架的DataNode上。19.Hive中使用INSERT语句插入数据时，以下说法正确的有()。A、INSERTINTOTABLE会在表末尾追加数据B、INSERTOVERWRITETABLE会覆盖原有数据C、插入数据时可以指定分区D、插入的数据必须与表结构完全匹配【正确答案】：ABCD解析：

INSERTINTOTABLE是在表末尾追加数据，INSERTOVERWRITETABLE是覆盖原有数据，插入时可以通过PARTITION指定分区，且插入的数据必须与表结构在字段数量、类型等方面完全匹配，否则会报错，所以ABCD都正确。20.在Hive中，以下哪些操作可能需要修改元数据()。A、创建数据库B、创建表C、插入数据D、删除分区【正确答案】：ABD解析：

创建数据库、创建表、删除分区等操作都会涉及元数据的更新(如记录数据库信息、表结构、分区信息等);插入数据主要是对表中数据内容的操作，不直接修改元数据(虽然可能会有一些与数据相关的元数据统计信息更新，但相对不那么直接和关键)，所以C错误，ABD正确。21.Hive中创建表时，可用于指定表存储格式的参数有()。A、TEXTFILEB、ORCC、PARQUETD、SEQUENCEFILE【正确答案】：ABCD解析：

在Hive创建表时，STOREDAS关键字后可指定如TEXTFILE、ORC、PARQUET、SEQUENCEFILE等存储格式，这些都是常见的可选项，所以ABCD都正确。22.为了确保Hive数据仓库中的数据质量，在数据处理流程中应包含以下哪些环节()。A、数据采集阶段，对数据源进行质量评估，如检查数据完整性、准确性、一致性等，拒绝或修正低质量数据B、数据加载到Hive表之前，进行数据清洗和转换，处理缺失值、异常值，统一数据格式和编码等C、定期对Hive表中的数据进行质量检查，如使用数据质量工具监测数据分布、重复数据、数据相关性等指标，及时发现数据质量问题D、建立数据质量反馈机制，当发现数据质量问题时，能够追溯到数据来源和处理过程，以便进行问题修复和流程改进【正确答案】：ABCD解析：

数据采集时评估质量可避免低质量数据进入，A正确;加载前清洗转换可提高数据质量，B正确;定期检查可及时发现问题，C正确;反馈机制有助于问题追溯和改进，D正确。###机器学习融合型23.Hive中支持的数据类型有()。A、INT(整数型)B、STRING(字符串型)C、ARRAY(数组型)D、MAP(映射型)【正确答案】：ABCD解析：

Hive支持多种数据类型，包括INT整数型、STRING字符串型、ARRAY数组型、MAP映射型等，此外还有FLOAT、DOUBLE、BOOLEAN等其他数据类型，所以ABCD都正确。24.CapacityScheduler中队列资源划分的特点有()。A、以队列为单位划分资源B、队列结构和资源可配置C、队列内部资源调度采用FIFO策略D、不同队列资源完全独立，不能共享【正确答案】：ABC解析：

CapacityScheduler以队列为单位划分资源，队列结构和资源可配置，队列内部资源调度采用FIFO策略，空闲资源可以被分配给任何队列，说明不同队列资源不是完全独立不能共享的，所以答案是ABC。25.如果要在Hive数据仓库中实现实时数据处理(或准实时数据处理)，以下哪些方法是可行的()。A、结合使用Hive和流式处理框架(如ApacheFlink或SparkStreaming)，将实时数据先通过流式处理框架进行初步处理，然后再导入Hive进行后续分析B、利用Hive的ACID事务特性(如果支持)，实时更新和查询数据，确保数据的一致性和准确性C、采用增量数据加载方式，定期(如每分钟或每秒钟)将新产生的实时数据加载到Hive表中，同时结合合适的查询优化策略，实现近似实时的查询结果D、对实时性要求特别高的部分数据，单独使用内存数据库(如Redis)进行存储和处理，然后与Hive中的历史数据进行整合分析【正确答案】：ACD解析：

Hive结合流式处理框架可处理实时数据，A正确;Hive的ACID事务特性主要用于保证数据的一致性和完整性，不是专门针对实时数据处理，且其实时处理能力有限，B错误;增量加载和优化查询可实现准实时处理，C正确;结合内存数据库处理实时性高的数据并与Hive整合是可行方法，D正确。###数据质量保障型26.Hive中与数据存储相关的概念有()。A、HDFSB、数据库C、表D、分区E、桶【正确答案】：ABCDE解析：

Hive数据存储在HD